bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИР10.35596/1729-7648-2024-22-6-103-111bsuir-4029Research ArticleСтатьиОптимизация бизнес-процессов в электронной коммерции с применением методов и алгоритмов искусственного интеллектаOptimization of Business Processes in E-Commerceusing Artificial Intelligence Methods and AlgorithmsПискунЕ. С.PiskunE. S.

Пискун Екатерина Сергеевна, канд. экон. наук, доц. каф. проектирования информационно-компьютерных систем

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6

Тел.: +375 17 292-20-80

Piskun Ekaterina Sergeevna, Cand. of Sci., Associate Professor at the Department of Design Information and Computer Systems

220013, Minsk, P. Brovki St., 6

Tel.: +375 17 292-20-80

e.piskun@bsuir.byНуансенгсиД. В.NuansengsyD. V.

Нуансенгси Д. В., магистрант каф. проектирования информационно-компьютерных систем

г. Минск

Nuansengsy D. V., Masterʼs Student at the Department of Design Information and Computer Systems

Minsk

КотькоЕ. Н.KotskoE. N.

Котько Е. Н., магистрант каф. проектирования информационно-компьютерных систем

г. Минск

Kotsko E. N., Masterʼs Student at the Department of Design Information and Computer Systems

Minsk

Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиBelarusian State University of Informatics and Radioelectronics202428122024226103111Copyright © Пискун Е.С., Нуансенгси Д.В., Котько Е.Н., 20242024Пискун Е.С., Нуансенгси Д.В., Котько Е.Н.Piskun E.S., Nuansengsy D.V., Kotsko E.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/4029

Рассмотрены методы и алгоритмы искусственного интеллекта, направленные на автоматизацию и оптимизацию бизнес-процессов в электронной коммерции. Представлены возможности использования искусственного интеллекта для персонализации клиентских предложений, прогнозирования поведения потребителей и сегментации клиентов с помощью методов машинного обучения. Проанализированы особенности применения искусственного интеллекта в таких крупных компаниях, как Amazon, Walmart, OZON и Netflix, где он позволяет улучшать точность прогнозов и автоматизировать процессы принятия решений. Предложено использование методов обработки естественного языка и нейронных сетей для автоматической генерации рекламных описаний товаров, что способствует повышению эффективности маркетинговых стратегий и снижению издержек.

The paper discusses methods and algorithms of artificial intelligence aimed at automating and optimizing business processes in e-commerce. The possibilities of using artificial intelligence to personalize customer offers, predict consumer behavior and segment customers using machine learning methods are presented. The features of the application of artificial intelligence in such large companies as Amazon, Walmart, OZON and Netflix are analyzed, where it allows improving the accuracy of forecasts and automating decision-making processes. It is proposed to use natural language processing methods and neural networks to automatically generate advertising descriptions of goods, which helps to increase the effectiveness of marketing strategies and reduce costs.

искусственный интеллектмашинное обучениеавтоматизацияэлектронная коммерцияклассификациярегрессиякластерный анализобработка естественного языкаперсонализацияпрогнозированиеartificial intelligencemachine learningautomatione-commerceclassificationregressioncluster analysisnatural language processingpersonalizationforecastingReferencesWorldwide Spending on Artificial Intelligence Forecast to Reach $632 Billion in 2028, According to a New IDC Spending Guide. Available: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS52530724 (Accessed 9 October 2024).Worldwide Spending on Artificial Intelligence Forecast to Reach $632 Billion in 2028, According to a New IDC Spending Guide. Available: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS52530724 (Accessed 9 October 2024).Content Personalization: The Key to Your Audience’s Heart. Available: https://svetak.ru/blog/personalizatsiya-kontenta-klyuch-k-serdtsu-vashey-auditorii (Accessed 9 October 2024) (in Russian).Content Personalization: The Key to Your Audience’s Heart. Available: https://svetak.ru/blog/personalizatsiya-kontenta-klyuch-k-serdtsu-vashey-auditorii (Accessed 9 October 2024) (in Russian).Hosmer D. W., Lemeshow S., Sturdivant R. X. (2013) Applied Logistic Regression. John Wiley & Sons. 398 (56), 38–60.Hosmer D. W., Lemeshow S., Sturdivant R. X. (2013) Applied Logistic Regression. John Wiley & Sons. 398 (56), 38–60.Shah H., Rust R. T., Staelin R. (2018) Machine Learning in Marketing. Journal of Marketing. 221 (56), 1–18.Shah H., Rust R. T., Staelin R. (2018) Machine Learning in Marketing. Journal of Marketing. 221 (56), 1–18.Montgomery D. C., Peck E. A., Vining G. G. (2015) Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley & Sons. 124 (22), 44–56.Montgomery D. C., Peck E. A., Vining G. G. (2015) Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley & Sons. 124 (22), 44–56.Amazon Personalize Documentation. Available: https://docs.aws.amazon.com/personalize (Accessed 1 October 2024).Amazon Personalize Documentation. Available: https://docs.aws.amazon.com/personalize (Accessed 1 October 2024).How Amazon’s Robotics Are Reshaping the Supply Chain. Available: https://supplychaindigital.com/digital-supply-chain/amazon-warehouse-automation-ai-revolution (Accessed 1 October 2024).How Amazon’s Robotics Are Reshaping the Supply Chain. Available: https://supplychaindigital.com/digital-supply-chain/amazon-warehouse-automation-ai-revolution (Accessed 1 October 2024).AliMe: Enhancing Customer Experience with AI. Available: https://www.ailabs.global/blog/enhancing-customer-experience-with-ai (Accessed 9 October 2024).AliMe: Enhancing Customer Experience with AI. Available: https://www.ailabs.global/blog/enhancing-customer-experience-with-ai (Accessed 9 October 2024).Cainiao Smart Logistics. Available: https://www.cainiao.com/en/index.html (Accessed 9 October 2024).Cainiao Smart Logistics. Available: https://www.cainiao.com/en/index.html (Accessed 9 October 2024).Introducing Meta Llama 3: The Most Capable Openly Available LLM to Date. Available: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ (Accessed 9 October 2024).Introducing Meta Llama 3: The Most Capable Openly Available LLM to Date. Available: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ (Accessed 9 October 2024).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.